play-daxigua-using-Re强化学习：使用强化学习DQN算法，训练AI模型来玩合成大西瓜游戏，提供Keras版本和PARL（paddle）版本

使用教程：https://www.guyuehome.com/8604，该教程中output文件夹中的模型文件，因为单个文件上传github有大小限制所以拿出来单独上传，mAP = 90.89662

iChallenge-PM是百度大脑和中山大学中山眼科中心联合举办的iChallenge比赛中，提供的关于病理性近视（Pathologic Myopia，PM）的医疗类数据集，包括如下三个文件： training.zip：包含训练中的图片和标签 validation.zip：包含验证集的图片 valid_gt.zip：包含验证集的标签

由于工作需求，需要免费的一款移动端文字识别工具，网上第三方都需要付费方可使用，实在是难搞，于是通过Paddle OCR搭建了一款识别demo 准确率挺高，支持中英文

paddle chinese_ocr_db_crnn_server模型，已下载好直接使用，方便无网络用户

raspi4B_mask_detection_runtime 基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别 v2.6更新 使用了Paddle-Lite v2.6的预测库与PaddleHub上最新的模型 鲁棒性大大提升。 环境要求 ARMLinux 树莓派4B（），验证的系统环境是64为系统，理论上32位系统也可使用，请自行测试。 支持树莓派4B摄像头采集图像，关于此系统的安装教程以及摄像头的配置具体参考博客 gcc g++ opencv cmake的安装（以下所有命令均在设备上操作） $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config $ wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.t

问题描述 在使用paddlepaddle进行深度学习过程中需要导入Ploter from paddle.v2.plot import Ploter 但出现问题： Traceback (most recent call last): File D:/xxx.py, line 13, in from paddle.v2.plot import Ploter ModuleNotFoundError: No module named 'paddle.v2' 解决思路 更新到python3之后，这个包里的画图工具改变了，使用python2的可以使用，但实验python3就不行了，缺

因为模型需要VOC训练集，而数据集只有图片和已制作好的xml文件，那么只能自己进行VOC数据集的再加工，好，开工！ 文章目录构架VOC数据集文件夹利用程序生成Main下的四个txt文件更改xml中的原来文件属性 构架VOC数据集文件夹 文件夹目录如图所示： ---VOC2007 ------Annotations ---------n个xml文件 ------ImagesSet ---------Action ---------Layout ---------Segmentation ---------Main

paddle比赛json文件, 用来替换比赛中使用的文件，这样才能测试正确。直接下载后替换掉原来旧的就行。

Paddle-Lite-Demo Paddle-Lite提供IOS、Android和ARMLinux的示例，具体如下： iOS示例: 基于MobileNetV1的图像分类（支持视频流）； 基于MobileNetV1-SSD的目标检测（支持视频流）; Android示例: 基于MobileNetV1的图像分类； 基于MobileNetV1-SSD的目标检测； 基于Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB的人脸检测； 基于DeeplabV3+MobilNetV2的人像分割； 基于视频流的人脸检测+口罩识别； 基于YOLOV3-MobileNetV3的目标检测； ARMLinux示例: 基于MobileNetV1的图像分类； 基于MobileNetV1-SSD的目标检测； 关于Paddle-Lite和示例，请参考本文剩余章节和如下文档链接： 文档官网中